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Enregistrement W4220988444 · doi:10.1109/tse.2022.3162236

Selecting Context-Sensitivity Modularly for Accelerating Object-Sensitive Pointer Analysis

2022· article· en· W4220988444 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Software Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Testing and Debugging Techniques
Établissements canadiensHuawei Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNotationPointer (user interface)Pointer analysisComputer scienceProgramming languageContext (archaeology)Theoretical computer scienceAlgorithmMathematicsStatic analysisArtificial intelligenceArithmetic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Object-sensitive pointer analysis (denoted <i>k</i> <small>obj</small> under <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$k$</tex-math></inline-formula> -limiting) for an object-oriented program can be accelerated if context-sensitivity can be selectively applied to only some precision-critical variables/objects in a program. Existing pre-analyses for making such selections, which are performed as whole-program analyses to a program, are developed based on two broad approaches. One approach preserves the precision of object-sensitive pointer analysis but achieves limited speedups by reasoning about all the possible value flows in the program conservatively, while the other approach achieves greater speedups but sacrifices precision (often unduly) by examining only some but not all the value flows in the program heuristically. In this paper, we introduce a new pre-analysis approach, <small>Turner</small> <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$^{\mathcal{m}}$</tex-math></inline-formula> (where <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\mathcal {m}$</tex-math></inline-formula> stands for modularity), that represents a sweet spot between these two existing ones, as it is designed to enable <i>k</i> <small>obj</small> to run significantly faster than the former approach and achieve significantly better precision than the latter approach. <small>Turner</small> <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$^{\mathcal{m}}$</tex-math></inline-formula> is simple, lightweight yet effective due to two novel aspects in its design. First, we exploit a key observation that some precision-uncritical objects in the program can be approximated based on the object-containment relationship pre-established (from Andersen's analysis). In practice, this approximation introduces only a small degree of imprecision into <i>k</i> <small>obj</small> . Second, leveraging this initial approximation, we apply a novel object reachability analysis to the program by pre-analyzing its methods according to a reverse topological order of its call graph. When pre-analyzing each method, we make use of a simple DFA (Deterministic Finite Automaton) to reason about object reachability intra-procedurally from its entry to its exit along all the possible value flows established by its statements to identify its precision-critical variables/objects. In practice, this new modular object reachability analysis, which runs linearly in terms of the number of statements in the program, introduces again only a small loss of precision into <i>k</i> <small>obj</small> . We have validated <small>Turner</small> <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$^{\mathcal{m}}$</tex-math></inline-formula> with an open-source implementation in <small>Soot</small> (already publicly available) against the state of the art by using a set of 12 widely used Java benchmarks and applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle